SparkStreaming微批次作业如果解决小文件过多的问题

本人在一个伪实时项目中用到了SparkStreaming技术，虽然解决了，不过网上查阅相关资料，以下文章进行了更好的解读，特此引用！本人用的 SparkStreaming外部来处理。

转自：https://cloud.tencent.com/developer/article/1150845

使用sparkstreaming时，如果实时计算结果要写入到HDFS，那么不可避免的会遇到一个问题，那就是在默认情况下会产生非常多的小文件，这是由sparkstreaming的微批处理模式和DStream(RDD)的分布式(partition)特性导致的，sparkstreaming为每个partition启动一个独立的线程来处理数据，一旦文件输出到HDFS，那么这个文件流就关闭了，再来一个batch的parttition任务，就再使用一个新的文件流，那么假设，一个batch为10s，每个输出的DStream有32个partition，那么一个小时产生的文件数将会达到(3600/10)*32=11520个之多。众多小文件带来的结果是有大量的文件元信息，比如文件的location、文件大小、block number等需要NameNode来维护，NameNode会因此鸭梨山大。不管是什么格式的文件，parquet、text,、JSON或者 Avro，都会遇到这种小文件问题，这里讨论几种处理Sparkstreaming小文件的典型方法。

增加batch大小

这种方法很容易理解，batch越大，从外部接收的event就越多，内存积累的数据也就越多，那么输出的文件数也就回变少，比如上边的时间从10s增加为100s，那么一个小时的文件数量就会减少到1152个。但别高兴太早，实时业务能等那么久吗，本来人家10s看到结果更新一次，现在要等快两分钟，是人都会骂娘。所以这种方法适用的场景是消息实时到达，但不想挤压在一起处理，因为挤压在一起处理的话，批处理任务在干等，这时就可以采用这种方法(是不是很像spark内部的pipeline模式，但是要注意区别哦)。

Coalesce大法好？

文章开头讲了，小文件的基数是：batch_number*partition_number，而第一种方法是减少batch_number，那么这种方法就是减少partition_number了，这个api不细说，就是减少初始的分区个数。看过spark源码的童鞋都知道，对于窄依赖，一个子RDD的partition规则继承父RDD，对于宽依赖(就是那些个叉叉叉ByKey操作)，如果没有特殊指定分区个数，也继承自父rdd。那么初始的SourceDstream是几个partiion，最终的输出就是几个partition。所以Coalesce大法的好处就是，可以在最终要输出的时候，来减少一把partition个数。但是这个方法的缺点也很明显，本来是32个线程在写256M数据，现在可能变成了4个线程在写256M数据，而没有写完成这256M数据，这个batch是不算做结束的。那么一个batch的处理时延必定增长，batch挤压会逐渐增大。这种方法也要慎用，切鸡切鸡啊！

SparkStreaming外部来处理

我们既然把数据输出到hdfs，那么说明肯定是要用hive或者sparksql这样的“sql on hadoop”系统类进一步进行数据分析，而这些表一般都是按照半小时或者一小时、一天，这样来分区的(注意不要和sparkStreaming的分区混淆，这里的分区，是用来做分区裁剪优化的)，那么我们可以考虑在SparkStreaming外再启动定时的批处理任务来合并SparkStreaming产生的小文件。这种方法不是很直接，但是却比较有用，“性价比”较高，唯一要注意的是，批处理的合并任务在时间切割上要把握好，搞不好就可能回去合并一个还在写入的SparkStreaming小文件。

自己调用foreach去append

SparkStreaming提供的foreach这个outout类api，可以让我们自定义输出计算结果的方法。那么我们其实也可以利用这个特性，那就是每个batch在要写文件时，并不是去生成一个新的文件流，而是把之前的文件打开。考虑这种方法的可行性，首先，HDFS上的文件不支持修改，但是很多都支持追加，那么每个batch的每个partition就对应一个输出文件，每次都去追加这个partition对应的输出文件，这样也可以实现减少文件数量的目的。这种方法要注意的就是不能无限制的追加，当判断一个文件已经达到某一个阈值时，就要产生一个新的文件进行追加了。